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1、摘 要 当今世界石油工业中，有杆泵抽油方式是机械采油的主导方式，其无论在井数上还是在产油量上均占机械采油的主要部分。有杆抽油是一个系统性很强的机械采油方式，它由地层、井筒、地面设备三个子系统构成。要保持有杆抽油系统高效地运作，必须使三个子系统相互协调工作，而机抽井井下示功图的诊断技术则是保障深井泵高效工作的主要技术。它可以及时地对深井泵故障进行诊断，分析故障原因，采取有效措施，提高系统效率。本文着重介绍深井泵诊断数学模型的求解过程及其应用。深井泵的诊断数学模型结合了描述杆柱动力学特征的波动方程和抽油机悬点运动规律，上边界考虑了常规型抽油机的运动规律，下边界考虑了深井泵的受载情况，在求解波动方程
2、时，采用有限差分法求解，利用经验公式求解阻尼系数，通过求解波动方程、确定泵处的载荷和位移，绘制井下示功图，对泵的工况进行诊断。 基于上述理论，特别是在深入研究示功图形态、故障特征以及生产设备条件的基础上，将井下示功图大致分为窄条或不出液类 、完全上冲程特征故障类、完全下冲程特征故障类以及上下冲程特征故障类，使其更易于故障诊断。关键词：机抽井；示功图；波动方程；有限差分；故障诊断Abstract In the oil industry of the world, the rod pumping is a leading mode in mechanical recovery, both in i
3、ts number of wells and in production it occupies the major part of mechanical oil production. Sucker-rod pumping is a kind of artificial lifts which has a very strong systematicness. The rod pumping system is composed by three parts, layer, wellbore and surface equipment, which must work in phase to
4、 make the rod pumping system running with high efficience and energy saving. But the diagnostic technology of downhole dynagraph showes a principal means for deep-well pump to work safely and effectively. It can diagnosis the failure of deep-well pump timely, analysis reason of failure, take effecti
5、ve measures and improve system efficiency. This article focuses on the process of solving mathematical model of deep-well pump and appliance of it. The mathematical model of deep-well pump unites wave equation which describes dynamic features of string and the laws of suspension centre moving. The u
6、p boundary condition considers the laws of conventional-type pump moving, the down boundary condition considers conditions of deep-well pump bearing force. Using finite difference to solve wave equation and adopting empirical equation to solve damping factor. Through solving the wave equation , solv
7、ing loading and displacement of pump and drawing downhole dynagraph , It can diagnosis condition of pump. Based on the above theory, Particularly on the basis of researching downhole dynagraph, feature of fault and conditions of production equipment depthly , downhole dynagraph can be classified int
8、o several kinds ,the reason as it can diagnosis condition of pump conveniently.Key Words:Pumping Well; Dynagraph Card; Wave Equation; Finite Difference; Fault Diagnosising大庆石油学院华瑞学院本科毕业生设计（论文）目 录第1章 引 言11.1 研究的目的及意义11.2 国内外研究现状及发展趋势11.3 本文主要工作3第2章 井下示功图诊断技术的理论基础52.1 泵的工作原理52.2 波动方程的建立72.3 机抽井井下示功图诊断
9、的数学模型92.4 诊断模型的有限差分解10第3章 诊断模型的求解过程123.1模型求解123.2 节点载荷和位移的求解153.3 阻尼系数的确定17第4章 分析井下示功图184.1 几种典型情况下的井下理论示功图 184.2 示功图故障分类19第5章 程序设计22第6章 实例分析24结 论28参考文献29致谢3031第1章 引 言1.1 研究的目的及意义 有杆泵采油是世界石油工业传统的采油方式之一，也是迄今为止在采油生产中一直占主导地位的人工举升方式。在我国，采油生产井中大约有90%使用有杆抽油技术，随着油田开发的不断深入，有杆泵采油井所占比例还在不断增加。由于抽油泵是在近千米或数千米的井下
10、，工况十分复杂，工作环境极其恶劣，不但受“机、杆、泵”抽油设备的影响，还直接受“砂、蜡、气、水”的影响，故障发生率很高，不但严重影响生产井的正常工作，还大大降低了油田的开采效率和生产效益。因此，及时、准确地掌握深井泵的工作状况，诊断深井泵所存在的故障，制定合理的技术措施，使油井及时恢复生产，提高作业效率和油井产量，对提高油田公司的经济效益具有十分重要的意义，为解决祖国的能源需求发挥十分重要的作用。 几十年来，抽油井井下故障诊断技术一直是国内外采油工程技术人员的一个重要研究课题。经过长期的技术研究和实践检验，机抽井深井泵的故障诊断技术达到了较高的水平。人们把各种新技术应用于抽油泵故障的诊断，取得
11、了一系列成果。通过对抽油泵的示功图的分析，可以诊断泵的诸多故障，如：液击、气锁、卡泵、管线或闸门堵、固定阀常开、泵严重磨损、油管严重漏失、抽喷、杆断脱、游动阀漏失、上碰、上阀关闭迟缓、国定阀漏失，柱塞脱出工作筒、供液不足，下碰等。1.2 国内外研究现状及发展趋势 自从有杆泵在油田服役以来，有杆抽油井的故障诊断先后经历了从靠感觉分析到靠仪器测量分析，从仪器测量分析到计算机处理分析，并向智能化诊断不断迈进的发展过程。近几十年来诊断技术得到了飞速的发展，特别是计算机诊断技术的出现，使有杆抽油系统故障诊断技术进入了一个新的阶段。1.2.1 国外发展概况 早期的油井故障诊断仅靠手感，工作人员用手握住光杆
12、，上下运行几个程， 凭感觉来判断抽油泵的某些故障，这种方法只适用于浅井，并且误差比较大。 到了20世纪20年代，1927年发明了地面光杆动力仪1，利用光杆动力仪绘制光杆载荷与位移的关系曲线，即光杆示功图，然后对光杆示功图进行解释，以判断油井与设备的故障。几十年来，许多国家对此进行了大量的研究工作，一方面不断改进动力仪，提高检测精度；另一方面不断改进示功图的解释方法，扩大解释范围。 1936年，美国的Gilbert和Surgent发明了井下动力仪。这种方法是将井下动力仪随同抽油泵一起下入井中，直接测量泵示功图，因这种方法耗资巨大，工艺也比较复杂，没有得到推广应用。 1966年，美国壳牌石油公司的
13、吉布斯建立了带阻尼的波动方程作为描述应力波在抽油杆柱中传递过程的基本微分方程。通过求解波动方程，可以得到抽油杆柱任意截面及泵处的示功图，随后很多人在模型完善和求解方面做了大量的工作。 1969年8月，经美国有杆泵研究股份公司、中西部研究所和美国石油学会采油设备标准委员会批准，Jennings和Nolen发表了API 标准示功图。 20世纪70年代末期，D.J.schafer和J.W.Jennings2在使用有限差分求解波动方程时，使用了等步长差分形式，在抽油杆截面积和性质发生变化时，采用了等效值概念，解决了多级杆和混合杆的波动方程的求解问题。随后Nikea采用有限元计算求解波动方程，取得了较好
14、的结果。 1981年，美国塔尔萨大学的Doty和Schmidt建立了考虑液柱振动的二维预测数学模型。 1988年，Deak等在走访许多著名专家后研制出有杆抽油井故障诊断专家系统，它是将地面实测的示功图转换成井下泵的示功图，然后与标准示功图进行比较以判断故障类型。 1988年，Svinos等推出了一种BASIC语言编译的有杆泵故障诊断专家系统。该系统有5个模块组成，用产生式法则建立规则库，运用反向推理机建立了一个可以识别典型示功图并计算出有关数据的专家系统，然后利用这些数据诊断有杆抽油系统的故障。 1990年，Rogers等人首次人工将神经网络理论引入示功图识别领域，他们应用误差反向传播学习算法
15、训练神经网络，能够识别出所学习的15幅示功图。 1993年，Nan等改进了以前所使用的网络模型，采用正弦型隐层感知机和Sigmoid型输出层感知机的三层混合前馈网络模型，实现11种故障类型的识别。 1993年由委内瑞拉Corpoven.S.A.公司和U.Central Venezuela 3联合开发的有杆泵抽油专家系统也是采用人工神经网络来进行抽油井故障诊断的。该人工神经网络是三层前馈式的，即由一个输入层，一个中间层（或称隐含层）和一个输出层组成。输入层有30个节点，输出层有21个节点，经实践发现中间层8个节点最为合适。 近年来，美国Podio 和 Mansure 在实验室里模拟了实际抽汲有杆泵系统，测量了一系列动力学参数，如吸入压力、泵筒压力、泵排出压力等，详细分析了完全充满、部分充满、气锁条件下压缩膨胀机理。1.2.2 国内发展概况 1989年，西安石油学院的余国安和邬亦烔建立了综合考虑抽油杆柱、液柱和油管振动的三维数学模型，并进行了求解4。这种三维振动的数学模型比起前两种数学模型来，在理论上显然更加符合实际一些。 1990年，石油大学用专家系统建造工具M.1 开发有杆泵抽油井故障诊断专家系统ESROFD
